护理员作业技术和专业技术水平继续提高，朝鲜护理员全体持证率到达90%并坚持，朝鲜持中级及以上技术等级证书的护理员占比到达三分之一(其间2024年到达18%)，持高档及以上技术等级证书的护理员人数比2023年底翻两番。

在练习期间，日进HifiGAN模型会输入重复的token，日进但一起也会练习一个时长猜测模块，能够更精确地知道每个语音token在实践语音中应该继续多久，终究生成一个语音波形。SpiritLM有两个版别:根底版（Base）运用语音音素单元(HuBERT)，行战习表达版（Expressive）还额定运用音高和风格单元来模仿表达性，行战习以增强模型在生成语音时的体现力，也便是说模型不只能够了解和生成根本的语音和文本，还能在表达情感和风格方面体现得愈加丰厚和天然。

表达性语音分词器（ExpressiveSpeechTokenization）将三种类型的符号(每秒25次的HuBERT符号、略巡每秒12.5次的音高符号和每秒1次的风格符号)依照对应的时刻戳进行排序，略巡混组成一个单一的token序列。SpiritLM模型的架构比较简单，航导练习进程便是根本的「猜测下一个词」，航导不过「词」是经过编码器从语音或文本中提取的，然后经过解码器以原本的模态进行从头出现;练习数据包括三种:仅包括文本的序列、仅包括语音的序列以及交织的语音-文本序列的混合数据。在推理进程中，射练将每个HuBERTtoken与相应的音高token和风格符号token，并依据需求进行重复。

与SpiritLM根底版相同，朝鲜表达版相同对HuBERT的token和音高token进行去重，朝鲜终究输入序列相似于:[SPEECH][St10][Pi0][Hu28][Hu22][Pi14][Hu15][Pi32][Hu78][Hu234][Hu468]表达性语音解码器（ExpressiveSpeechDecoder）研讨人员练习了一个HifiGAN模型，依赖于HuBERTtoken、音高token、风格token以及来自Expresso声响的1-hot说话人嵌入向量。语音和文本分词器运用LLaMA默许的分词器来处理文本，日进运用前述的HuBERT分词器来处理语音;为了进步模型的质量，日进对HuBERT的token进行了去重处理;关于单模态数据集(仅文本和仅语音)，在分词后的数据前加上相应的模态符号。

当给模型少数样原本学习时，行战习能够发现这种办法关于除了语音内容生成(语音到语音)之外的一切状况都有协助。

关于两个版别的模型，略巡文本都运用子词BPE符号进行编码，略巡终究得到的模型既展示了文本模型的语义才能，也具有语音模型的表达才能;模型还能够在少数样本的状况下跨模态学习新使命(例如主动语音辨认、文本转语音、语音分类)。西安至延安高速铁路是陕北革新老区的首条高铁，航导是国家高速铁路网包(银)海高速铁路通道的重要组成部分，航导与正在建造的西渝高铁一起构成南北大通道，是陕西省米字型高铁网主骨架的重要构成，是十四五时期的重点建造项目。

11月21日，射练跟着一孔长32米，重790吨箱梁精准落在蒙家湾北洛河特大桥8、9号桥墩上，标志着由西成客专陕西公司建造的西延高铁延安段箱梁架起已超90%。一起，朝鲜中铁六局蒙家湾梁场西延高铁箱梁架起使命悉数完结，朝鲜这也是西延高铁全线首个完结箱梁预制、架起的梁场，为后续无砟轨迹施工奠定了坚实基础。

蒙家湾梁场承当西延高铁富县至甘泉县段合计14座桥梁237孔梁预制、日进运送、日进架起使命，其间32米双线简支箱梁216孔、24米双线简支箱梁21孔，选用运架一体机架梁的施工方法，是西延高铁全线首个建造、首个预制、首个取证、首个架起、首个完结悉数架梁使命的梁场。中铁六局项目部活跃战胜正线地道、行战习路基与桥梁频频替换等施工受限要素，行战习对箱梁架起施工计划、操作规程、设备人员的装备以及施工过程中的应急处置计划进行严厉把关，选用横移渠道上梁工作法，实施架梁要害工序放行准则，严厉抓好安全质量管控，圆满完结箱梁架起使命